针对姿态多变化的飞机自动目标识别中的低识别率问题,提出了一种基于DSm T(Dezert-Smarandache theory)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的飞机多特征序列信息融合识别算法(Multiple features and sequential information fus...针对姿态多变化的飞机自动目标识别中的低识别率问题,提出了一种基于DSm T(Dezert-Smarandache theory)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的飞机多特征序列信息融合识别算法(Multiple features and sequential information fusion,MFSIF).其创新性在于将单幅图像的多特征信息融合识别和序列图像信息融合识别进行有机结合.首先,对图像进行二值化预处理,并提取目标的Hu矩和轮廓局部奇异值特征;然后,利用概率神经网络(Probabilistic neural networks,PNN)构造基本信度赋值(Basic belief assignment,BBA);接着,利用DSm T对该图像的不同特征进行融合,从而获得HMM的观察值序列;再接着,利用隐马尔可夫模型对飞机序列信息融合,计算观察值序列与各隐马尔可夫模型之间的相似度,从而实现姿态多变化的飞机目标自动识别;最后,通过仿真实验,验证了该算法在飞机姿态发生较大变化时,依然可以获得较高的正确识别率,同时在实时性方面也可以满足飞机目标识别的要求.另外,在飞机序列发生连续遮挡帧数τ≤6的情况下,也具有较高的飞机目标正确识别率.展开更多
基于弛豫空间倍增理论数值模型和修正的弛豫空间倍增理论模型,分析了不同倍增级数和不同载流子初始能量时级联倍增雪崩探测器的过剩噪声.研究了不同碰撞离化倍增层厚度、不同电子预加热层厚度、不同电场控制层掺杂浓度对过剩噪声因子的...基于弛豫空间倍增理论数值模型和修正的弛豫空间倍增理论模型,分析了不同倍增级数和不同载流子初始能量时级联倍增雪崩探测器的过剩噪声.研究了不同碰撞离化倍增层厚度、不同电子预加热层厚度、不同电场控制层掺杂浓度对过剩噪声因子的影响.同时,比较了DSMT模型、Van Vilet模型和McIntyre模型得到的结果.通过调整碰撞离化倍增层厚度、电子预加热层厚度和电场控制层掺杂浓度,DSMT数值模拟获得了一个相对优化的结构,其过剩噪声与Van Vliet模型 k s=0.057时相当.展开更多
文摘针对姿态多变化的飞机自动目标识别中的低识别率问题,提出了一种基于DSm T(Dezert-Smarandache theory)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的飞机多特征序列信息融合识别算法(Multiple features and sequential information fusion,MFSIF).其创新性在于将单幅图像的多特征信息融合识别和序列图像信息融合识别进行有机结合.首先,对图像进行二值化预处理,并提取目标的Hu矩和轮廓局部奇异值特征;然后,利用概率神经网络(Probabilistic neural networks,PNN)构造基本信度赋值(Basic belief assignment,BBA);接着,利用DSm T对该图像的不同特征进行融合,从而获得HMM的观察值序列;再接着,利用隐马尔可夫模型对飞机序列信息融合,计算观察值序列与各隐马尔可夫模型之间的相似度,从而实现姿态多变化的飞机目标自动识别;最后,通过仿真实验,验证了该算法在飞机姿态发生较大变化时,依然可以获得较高的正确识别率,同时在实时性方面也可以满足飞机目标识别的要求.另外,在飞机序列发生连续遮挡帧数τ≤6的情况下,也具有较高的飞机目标正确识别率.
文摘基于弛豫空间倍增理论数值模型和修正的弛豫空间倍增理论模型,分析了不同倍增级数和不同载流子初始能量时级联倍增雪崩探测器的过剩噪声.研究了不同碰撞离化倍增层厚度、不同电子预加热层厚度、不同电场控制层掺杂浓度对过剩噪声因子的影响.同时,比较了DSMT模型、Van Vilet模型和McIntyre模型得到的结果.通过调整碰撞离化倍增层厚度、电子预加热层厚度和电场控制层掺杂浓度,DSMT数值模拟获得了一个相对优化的结构,其过剩噪声与Van Vliet模型 k s=0.057时相当.
